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摘要:
针对网络信息资源中冗余数据提取精度差、非线性冗余数据难以提取,导致冗余数据的检测查全率及准确率较低的问题,设计了网络信息资源的冗余数据检测算法.针对网络信息资源中的线性冗余数据,采用经验模态分解方法提取冗余数据特征,通过特征时间序列得出其状态特征分布函数,据此构建线性冗余数据检测模型;针对非线性冗余数据难以检测的问题,重构非线性冗余数据特征,采用高阶累积特征后置聚焦搜索方法构建特征时间序列的指向性波束模型,实现非线性冗余数据的准确检测.实验结果表明,该算法能够准确检测网络信息资源冗余信息,对冗余数据的查全率为98%,检测准确率为95%,证明该算法性能优异.
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文献信息
篇名 网络信息资源的冗余数据检测算法设计
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 网络信息资源 冗余数据 检测算法 经验模态分解
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 38-41
页数 4页 分类号 TP311
字数 3971字 语种 中文
DOI
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1 谢娜 咸阳职业技术学院电子信息学院 11 0 0.0 0.0
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1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
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1984
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